数据服务

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综合问题文章简介

文章传统BI VS 搜索式BI

概述：传统BI是一种基于结构化数据的商业智能解决方案，主要数据源来自于组织内部的数据仓库或数据集。而搜索式BI则是一种更加强调数据挖掘和分析的解决方案，它不仅涉及结构化数据，还包括非结构化数据。本文将从数据来源、数据处理方式、数据结构、报...

赞同0  1838 浏览  0 评论 胖子君 2023-05-19 16:14

文章 DataFocus能做那种两个Y轴的组合图吗？

DataFocus能做那种两个Y轴的组合图吗？当然可以。如下图所示，在搜索框种输入：城市销售人员的数量利润，可以得到两个Y轴值和一个X轴的柱状图。由于“销售人员的数量” 和“利润”两组数值相差好几个数量级，图中“销售人员的数量”几乎...

数据看板 图表配置 数据可视化 可视化大屏

赞同1  2278 浏览  0 评论 DataFocus 2020-06-02 14:24

文章 DataFocus如何运用ChatGPT，助力商业智能数据分析？

在当今信息化社会中，数据已成为企业决策过程中不可或缺的重要因素。作为一家专注于商业智能领域的公司，DataFocus致力于帮助企业通过数据分析技术更好地进行战略规划和决策制定。而ChatGPT则是DataFocus应用的其中一种...

数据可视化 数据搜索 BI 商业智能

赞同0  2081 浏览  0 评论 滴滴叭叭唔 2023-05-17 15:31

文章如何将"每天"关键词筛选出"周末"或是"工作日"？

当我们需要分析数据随时间变化情况时，仅仅是”每日“，已经无法满足需求了。尤其是在数据精细化管理的情况下，需要将”每日“再进一步细分，”工作日“与”周末“。原因是不同的业务模式下，工作日与周末的用户行为、活跃情况不同，时间对业务影响也各不相同...

搜索分析

赞同0  2089 浏览  0 评论 yyh199610 2022-03-30 17:33

文章数据仓库数据挖掘的概念

随着信息时代的到来，数据的增长速度呈指数级增长。企业在日常运营中产生的数据持续存储，但是大量复杂且互相独立的数据难于直接进行分析处理。因此，出现了数据仓库和数据挖掘技术。一、数据仓库的概念数据仓库（Data Warehouse）是指集成组织...

数据可视化 数据搜索 数据挖掘 数据仓库 数据分析

赞同0  2183 浏览  0 评论 滴滴叭叭唔 2023-05-11 15:01

文章用可视化大屏，实现客户满意度动态监控（带数据）

客户满意度调研是企业在发展过程中必不可少的环节，通过了解客户满意度，可以为企业制定更科学合理的发展计划，提高企业竞争力。1. 客户满意度指标详解在客户满意度调研中，最常用的2种调研指标是CES和NPS。CES即“客户费力度”，利用问卷对客户...

可视化大屏 数据可视化 数据分析 可视化 商业智能

赞同0  2085 浏览  0 评论 胖子君 2023-04-18 11:12

文章商业智能软件对比：DataFocus与Tableau

DataFocus是最近新兴的自助式商业智能软件，Tableau是功能强大的老牌商业智能软件，两款产品都致力于开发让每个人都能使用的分析工具并有所突破，但实际操作起来两者的目标方向还是有非常大的区别的，例如Tableau的功能全面而且可操作...

传统BI 商业智能

赞同0  2444 浏览  0 评论 胖子君 2021-06-30 15:17

文章 DataFocus系统中如何进行排序？

DataFocus系统中如何进行排序？排序是在接触计算机后就经常进行的一种操作，排序的目的是将一组杂乱无章的数据，通过一定的方法将“无序”调整为“有序”的过程。这篇文章中提到的排序就是指对数据进行排序，也就是数字大小排序。一般情况下我们是...

数据处理 数据看板 数据可视化 可视化大屏

赞同1  1977 浏览  0 评论 DataFocus 2020-06-02 14:12

文章为什么Datafocus的问答式搜索不做成像Siri、小爱那样的纯粹自然式语言呢？

智能问答作为人工智能最古老也是最活跃的一个分支，一直被研究并被反复的进行商业实践。10年前iphone第一次推出siri的时候，用户是感到震撼的，轻轻一按，对着手机问句话，就可以知道明...

数据导入 数据可视化 可视化大屏

赞同1  2608 浏览  0 评论 DataFocus 2020-06-02 14:11

文章数据分析助力精准营销

大数据营销的用处主要有两个方面，一是长期性看趋势，看市场。二是短期性的，通过分析消费者数据增加营销的效率。在现在很多大公司的大数据应用就是标签+精准营销。简单来说就是两步：第一，通过年龄，性别，兴趣爱好，习惯，人生阶段把消费者贴上不同的标签...

大数据

赞同0  2471 浏览  0 评论 Bella 2020-07-24 17:46

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